Python 및 Pandas에서 "ValueError: cannot reindex from a duplicate axis" 오류 해결 방법

2024-07-27

pandas DataFrame을 인덱싱 또는 재인덱싱하는 동안 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis 오류가 발생합니다. 이 오류는 인덱스에 중복 값이 있음을 의미합니다.

원인:

pandas는 인덱스가 고유해야 합니다. 즉, 각 행은 고유한 인덱스 값으로 식별되어야 합니다. 인덱스에 중복 값이 있으면 DataFrame을 인덱싱하거나 재인덱싱할 때 문제가 발생할 수 있습니다.

해결 방법:

이 오류를 해결하려면 인덱스에서 중복 값을 제거해야 합니다. 다음은 몇 가지 방법입니다.

drop_duplicates() 사용:

import pandas as pd

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7]})

# 중복 값 제거
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 결과 출력
print(df)

unique() 사용:

import pandas as pd

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7]})

# 고유한 인덱스 가져오기
unique_index = df.index.unique()

# 중복 값 제거된 DataFrame 만들기
df_unique = df[df.index.isin(unique_index)]

# 결과 출력
print(df_unique)

set_index() 사용:

import pandas as pd

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7]})

# 중복 값 제거된 인덱스로 설정
df = df.set_index('A', drop_duplicates=True)

# 결과 출력
print(df)

주의 사항:

중복 값을 제거하면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 데이터 손실을 방지하려면 제거할 값을 신중하게 선택해야 합니다.
중복 값을 제거하는 대신 인코딩 또는 그룹화와 같은 다른 방법을 사용할 수도 있습니다.

예제 코드: `ValueError: cannot reindex from a duplicate axis` 해결

import pandas as pd

# 데이터 준비
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 7]}

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)

# 중복 값 제거
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 결과 출력
print(df)

출력:

설명:

drop_duplicates() 함수는 DataFrame에서 중복된 행을 제거합니다.
inplace=True 매개변수는 원본 DataFrame을 수정하도록 합니다.

import pandas as pd

# 데이터 준비
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 7]}

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)

# 고유한 인덱스 가져오기
unique_index = df['A'].unique()

# 중복 값 제거된 DataFrame 만들기
df_unique = df[df['A'].isin(unique_index)]

# 결과 출력
print(df_unique)

unique() 함수는 Series 또는 DataFrame에서 고유한 값을 가져옵니다.
isin() 함수는 Series 또는 DataFrame의 값이 특정 값 목록에 포함되어 있는지 확인합니다.

import pandas as pd

# 데이터 준비
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 7]}

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)

# 중복 값 제거된 인덱스로 설정
df = df.set_index('A', drop_duplicates=True)

# 결과 출력
print(df)

set_index() 함수는 DataFrame의 열을 인덱스로 설정합니다.
drop_duplicates=True 매개변수는 중복된 인덱스 값을 제거합니다.

주의:

위 코드는 예시이며, 실제 상황에 따라 적절하게 수정해야 합니다.

`ValueError: cannot reindex from a duplicate axis` 해결 방법: 대체 방법

iloc 또는 loc 사용:

iloc 및 loc 인덱싱은 특정 행 또는 열을 선택하는 데 유용한 방법입니다. 인덱스 값을 직접 사용하여 특정 행 또는 열을 선택할 수 있으므로 인덱스에 중복 값이 있는 경우에도 문제가 발생하지 않습니다.

import pandas as pd

# 데이터 준비
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 7]}

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)

# 특정 행 선택 (iloc)
df_iloc = df.iloc[0::2]  # 0번째, 2번째, 4번째 ... 행 선택

# 특정 열 선택 (loc)
df_loc = df.loc[:, 'B']  # 'B' 열 선택

# 결과 출력
print(df_iloc)
print(df_loc)

groupby() 사용:

groupby() 함수는 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 중복된 인덱스 값을 처리하고 그룹별 집계 작업을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 준비
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 7]}

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)

# 그룹별 평균 계산
df_grouped = df.groupby('A')['B'].mean()

# 결과 출력
print(df_grouped)

melt() 및 pivot_table() 사용:

melt() 및 pivot_table() 함수는 데이터 구조를 변환하는 데 유용할 수 있으며, 이를 통해 인덱스에서 중복 값을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 준비
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 7]}

# DataFrame 만들기
df = pd.DataFrame(data)

# 데이터 형식 변환 (melt)
df_melted = df.melt(id_vars=['A'], var_name='value')

# 그룹별 평균 계산 (pivot_table)
df_pivot = df.pivot_table(index='A', values='B', aggfunc=pd.Series.mean)

# 결과 출력
print(df_melted)
print(df_pivot)